![基于深度学习的车流量预测方法研究]()
论文摘要交通流量信息在智能交通系统管理中起着重要作用。随着交通流检测、采集技术的发展,海量的交通信息得以获取,为提高预测准确性提供了机会。论文建立了基于自动编码器和LSTM递归...
![基于改进堆叠自编码器的滚动轴承故障诊断]()
论文摘要针对大型机械滚动轴承故障数据存在高噪声、高维度的问题,提出一种基于改进堆叠自编码器的故障诊断方法。基于改进的Dropout方法构建分类深度自编码网络模型,在预训练阶段采...
![基于EMD和SSAE的滚动轴承故障诊断方法]()
论文摘要深度学习以其强大的特征提取能力展现了它在故障诊断领域的绝对优势。为此,提出了一种基于EMD和SSAE的滚动轴承故障诊断方法。首先采用EMD方法分析滚动轴承振动信号,并用...
![基于萤火虫优化的核自动编码器在中介轴承故障诊断中的应用]()
论文摘要随着科技进步与工业规模的快速壮大,现代工业监测领域步入大数据时代,如何自动地从大规模原始信号中提取故障特征并诊断是一个重要课题。为了提高深度自动编码网络处理非线性问题的...
![基于深度学习机制的火警协议智能分析模型]()
论文摘要火灾自动报警器品牌和型号众多,不同品牌或型号的数据协议均有所不同,这为智慧消防的信息集成增加了难度。为解决这一问题,文中提出一种将深度学习技术与火警协议分析模型相结合的...
![基于自动编码器的本色布疵点检测算法]()
论文摘要为解决用于本色布疵点检测的浅层机器学习方法中人工特征提取主观性强、同一种特征提取方法无法适用于不同组织结构织物的问题,采用具有特征学习功能的自动编码器神经网络对原始图像...
![无监督学习AE和MVO-DBSCAN结合LIF在煤矿突水识别中的应用]()
论文摘要快速准确的识别突水类型和突水来源对煤矿安全开采具有重要意义,激光诱导荧光（LIF）技术在检测中具有快速性和灵敏性,将LIF应用于煤矿突水的检测,再结合模式识别算法,可快...
![非均衡分类中的自适应重抽样方法]()
论文摘要非均衡数据,是指数据的两个或多个类别存在严重非均衡,如征信数据中违约样本和非违约样本比例常常存在失衡的情况。回顾近三十年的研究,这种问题的解决方案主要为欠采样,过采样和...
![基于自动编码表示学习的故障检测与并发故障识别]()
论文摘要在工业生产中,系统的可靠性与安全性尤为重要。系统一旦发生故障将会带来许多不可估量的损失,所以应建立有效的故障检测与识别系统。近年来,随着计算机技术与数据存储技术的发展,...
![基于深度学习的遥感影像变化检测方法研究]()
论文摘要随着航天航空技术以及电子信息技术深入发展,遥感技术突破了数据获取的瓶颈,已走向全面应用的新阶段。基于遥感影像的变化检测是研究全球地表变化的主要方法,变化检测在土地资源管...
![基于Katz自动编码器的城市路网链路预测模型]()
论文摘要城市交通道路网络(以下简称"路网")是一种特殊的复杂网络,对路网进行链路预测在城市规划与城市结构演化方面有着重要的应用价值。针对路网的高度稀疏性、高...
![基于机器学习的胃食管反流病中医智能辨证模型的应用]()
论文摘要目的建立基于机器学习的胃食管反流病（GERD）中医智能辨证模型。方法基于统一的中医证候量表,收集胃食管反流病符合肝胃郁热证、中虚气逆证临床病例共98个样本,2组证候各4...
